杂质尺寸检测方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本申请提供一种杂质尺寸检测方法、系统、电子设备及存储介质，该杂质检测方法包括：在原始图像中提取目标图像；其中，所述目标图像包括目标杂质图像；根据所述目标图像获取所述目标杂质图像的最小外接矩形，并获取最小矩形图像；根据所述最小矩形图像计算所述目标杂质图像的宽度W和长度L，并根据所述目标杂质图像的宽度W和长度L计算所述目标杂质图像的尺寸。使用本申请实施例提供的杂质尺寸检测方法，能够提高杂质的分割精度，避免人工测量带来的误差。差。差。

【技术实现步骤摘要】
杂质尺寸检测方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及杂质检测领域，具体而言，涉及一种杂质尺寸检测方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在待测物体中进行杂物/杂质检测是十分重要的技术手段，其可衡量待测物理的质量或是等级，例如：金相图像中夹杂物的尺寸是后续评级的基础。而大部分夹杂物形态不规则，存在弯曲、断续、粗细不一等情况，如何自动进行夹杂物尺寸的精确计算是一个重要的技术问题。
[0003]目前，对杂物识别获取后的评级标准一般采用夹杂物类别、长度、宽度、视场面积等作为评级基础数据，再按照特定的计算公式给出评级结果。然而夹杂物在图像中呈现的形态多样，尺寸计算方式较困难，最终导致评级结果不够准确。人工测量方式需求手动对待测位置进行逐一定位，工作量大，劳动强度高，长时间的测量工作易造成人眼疲劳，影响夹杂物尺寸的最终测量精度。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种杂质尺寸检测方法、系统、电子设备及存储介质，使用图像形态学方法，提高夹杂物的分割精度，实现夹杂物的自动测量，避免人工测量带来的误差。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种杂质尺寸检测方法，该杂质尺寸检测方法包括：在原始图像中提取目标图像；其中，目标图像包括目标杂质图像；根据目标图像获取目标杂质图像的最小外接矩形，并获取最小矩形图像；根据最小矩形图像计算目标杂质图像的实际宽度W
i
和长度L，并根据目标杂质图像的实际宽度W
i
和长度L计算目标杂质图像的尺寸。
[0006]在上述实现过程中，本申请实例提供的杂质尺寸检测方法，将获取到的原始图像进行预处理之后，得到包括目标杂质图像的目标图像；进一步地，从目标图像上获取目标杂质图像的最小外接矩形，根据最小外接矩形计算目标杂质图像的尺寸；本申请实施例提供的杂质尺寸计算方法基于形态学对图像进行处理，整个过程无需人工测量，能够对杂质尺寸自动进行测量，并且能够提升杂质分割的精度。
[0007]可选地，在本申请实施例中，根据最小矩形图像计算目标杂质图像的实际宽度W
i
和长度L包括：根据最小外接矩形在目标杂质图像的Y轴方向上等间隔获取不同的坐标Y
i
；其中，Y轴方向为外接矩形特定边的方向；其中，特定边为外接矩形的长边或短边；获取Y
i
对应的目标杂质图像在X轴方向上的长度X
i
，并获取X
i
对应的实际像素值N
i
；其中，X轴方向为外接矩形中与特定边垂直的另一边的方向；将长度X
i
与实际像素值N
i
相乘，获得目标杂质图像的实际宽度W
i
；其中，i包括大于0的正整数；根据实际宽度W
i
获取目标杂质图像的测量宽度W；根据目标杂质图像的测量宽度W和外接矩形图像获取目标杂质图像的长度L。
[0008]在上述实现过程中，本申请实施例提供的杂物尺寸检测方法通过对目标杂质图像
的最小外接矩形获取目标杂质图像的宽度W
i
，进一步地，根据若干个实际宽度W
i
计算获得目标杂质图像的长度L；通过本申请实施例提供的杂物尺寸计算方法，能够更加精确地获取目标杂质图像的长度和宽度。
[0009]可选地，在本申请实施例中，根据实际宽度W
i
获取目标杂质图像的测量宽度W包括：获取所有Y
i
对应的实际宽度W
i
，并求取所有W
i
的平均值，获得目标杂质图像的目标杂质图像的测量宽度W；或获取所有Y
i
对应的实际宽度W
i
中的最大值W
max
，并将最大值W
max
作为目标杂质图像的测量宽度W。
[0010]在上述实现过程中，通过求取所有W
i
的平均值作为测量宽度W或将实际宽度W
i
中的最大值W
max
作为测量宽度W，根据实际需要可选择所有宽度W
i
的最大值或平均值作为夹杂物的宽度，能够解决掩膜弯曲、粗细不一等情况影响杂质尺寸测量不准确的问题。
[0011]可选地，在本申请实施例中，根据目标杂质图像的测量宽度W和外接矩形图像获取目标杂质图像的长度L包括：获取外接矩形的面积S；将外接矩形的面积S除以测量宽度W，获得目标杂质图像的长度L。
[0012]在上述实现过程中，在得到若干实际宽度W
i
后，根据若干实际宽度W
i
获取测量宽度W；将外接矩形的面积S除以测量宽度W，能够获取目标杂质图像的长度L，从而精确地获取目标杂质图像的尺寸。
[0013]可选地，在本申请实施例中，根据目标图像获取目标杂质图像的最小外接矩形，并获取最小矩形图像包括：在目标图像中，获取目标杂质图像的边缘线，并根据边缘线获取目标杂质图像的第一外接矩形和第一外接矩形的中心点；将目标杂质图像以目标中心点为中心旋转预设角度，并重新获取目标杂质图像的多个第二外接矩形；在预设角度范围内将目标杂质图像按预设角度进行旋转，并将第一外接矩形和第二外接矩形中面积最小的确定为最小外接矩形；其中，预设角度范围的区间长度为90
°
。
[0014]在上述实现过程中，直接计算方法通过计算图像中物体分布坐标的最大、最小值所得,显然该矩形通常不能准确描述区域的分布；因此，直接计算法方式无法准确地得到最小外接矩形。本申请实施例使用间隔旋转搜索方法将图像物体在预设角度范围内等间隔地旋转，每次记录其轮廓在坐标系方向上的外接矩形参数，通过计算外接矩形面积求取最小外接矩形，从而准确地获取到目标杂质图像的最小外接矩形。
[0015]可选地，在本申请实施例中，在原始图像中提取目标图像包括：分别对原始图像进行开运算和闭运算、二值化处理，获得预处理图像和二值化图像；将二值化图像和预处理图像取交集，获得边缘细化图像；根据预处理图像对目标杂质图像进行骨架提取，获取骨架图像；根据边缘细化图像和取骨架图像，获取目标图像。
[0016]在上述实现过程中，本申请实施例在计算目标杂质图像的实际宽度W
i
和长度L之前，首先对输入的夹杂物掩膜进行形态学开运算与闭运算，去除掩膜中的毛刺同时连接掩膜中的细小裂缝；然后对形态学运算后的掩膜进行骨架提取，得到骨架二值图；接着取形态学运算后的掩膜与原图二值化结果的交集，得到边缘细化后的掩膜；最后取骨架二值图与边缘细化掩膜的并集作为精细分割结果，保证掩膜连通性的同时细化掩膜边界。由此可知，使用本申请实施例提供的杂质尺寸检测方法，通过对原始图像的精细化预处理，提高对杂质精细化分割的精确度。
[0017]可选地，在本申请实施例中，根据边缘细化图像和取骨架图像，获取目标图像包
括：将边缘细化图像和取骨架图像取并集，以获得目标图像。
[0018]在上述实现过程本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种杂质尺寸检测方法，其特征在于，所述方法包括：在原始图像中提取目标图像；其中，所述目标图像包括目标杂质图像；根据所述目标图像获取所述目标杂质图像的最小外接矩形，并获取最小矩形图像；根据所述最小矩形图像计算所述目标杂质图像的实际宽度W
i
和长度L，并根据所述目标杂质图像的实际宽度W
i
和长度L计算所述目标杂质图像的尺寸。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述最小矩形图像计算所述目标杂质图像的实际宽度W
i
和长度L，包括：根据所述最小外接矩形在所述目标杂质图像的Y轴方向上等间隔获取不同的坐标Y
i
；其中，所述Y轴方向为所述外接矩形特定边的方向；其中，所述特定边为所述外接矩形的长边或短边；获取所述Y
i
对应的所述目标杂质图像在X轴方向上的长度X
i
，并获取X
i
对应的实际像素值N
i
；其中，所述X轴方向为所述外接矩形中与所述特定边垂直的另一边的方向；将所述长度X
i
与所述实际像素值N
i
相乘，获得所述目标杂质图像的实际宽度W
i
；其中，i包括大于0的正整数；根据所述实际宽度W
i
获取所述目标杂质图像的测量宽度W；根据所述目标杂质图像的测量宽度W和所述外接矩形图像获取所述目标杂质图像的长度L。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述实际宽度W
i
获取所述目标杂质图像的测量宽度W，包括：获取所有所述Y
i
对应的实际宽度W
i
，并求取所有W
i
的平均值，获得所述目标杂质图像的所述目标杂质图像的测量宽度W；或获取所有所述Y
i
对应的实际宽度W
i
中的最大值W
max
，并将所述最大值W
max
作为所述目标杂质图像的测量宽度W。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标杂质图像的测量宽度W和所述外接矩形图像获取所述目标杂质图像的长度L，包括：获取所述外接矩形的面积S；将...

【专利技术属性】
技术研发人员：张志勇，刘仕通，张成杰，黄秋艳，钟伟，
申请(专利权)人：重庆赛迪奇智人工智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：